Google использует механизм для обработки запросов, на которые в момент поиска нет качественного или авторитетного ответа. Система запоминает информационную потребность пользователя и отслеживает появление релевантного контента. Как только авторитетный ответ …
Разборы патентов
Патент Google описывает систему, которая одновременно выбирает и ранжирует как основные элементы (например, сущности, продукты), так и их атрибуты для показа в структурированных результатах (карусели, панели знаний). Вместо последовательного выбора …
Google патентует систему кросс-языкового поиска, которая заранее переводит документы и ссылающийся на них анкорный текст. Для повышения точности перевода используется контекстно-зависимая модель, анализирующая анкорный текст входящих ссылок и структуру сайта. …
Яндекс патентует метод борьбы с накруткой поведенческих факторов (ПФ). Система анализирует историю посещений и строит граф связей между сайтами. Если пользователи массово посещают группу сайтов, которые не связаны ни тематически, …
Google может динамически изменять сниппеты (заголовки и описания) в результатах поиска, чтобы выделить ту часть контента на странице, которая соответствует долгосрочным интересам пользователя или его недавней истории поиска. Система генерирует …
Яндекс патентует систему для выравнивания качества сайта и объема его трафика. Система рассчитывает «Сырую оценку качества» на основе поведенческих метрик и сравнивает ее с «Эталонной оценкой», ожидаемой для данного уровня …
Google использует систему для глубокого концептуального анализа видео. Она определяет объекты, их взаимосвязи (через Графы Знаний) и визуальную значимость этих концепций в кадре (Presence Share). На основе этого формируется Concept …
Google анализирует историю поиска и посещенных сайтов пользователя для прогнозирования его будущих географических перемещений или интересов. Система заранее извлекает и подготавливает контент (например, рекламу, данные карт, обзоры), связанный с этими …
Google патентует систему, которая индексирует пользовательский контент (UGC) и позволяет искать по нему сразу для нескольких сущностей (отели, товары). Результаты отображаются в сравнительном интерфейсе с релевантными сниппетами. Система также использует …
Google использует систему для оптимизации контента на портальных страницах (например, Discover или News). Система рассчитывает «полезность» каждой статьи, комбинируя вероятность клика (CTR) и ожидаемый доход (RPV) или время вовлечения на …
Google использует систему для автоматического извлечения структурированных данных (пар атрибут-значение) непосредственно из веб-страниц, ранжирующихся в топе выдачи. Система проверяет достоверность фактов с помощью механизмов консенсуса (Thresholding) и усиления (Reinforcement), а …
Этот патент описывает фундаментальную архитектуру мобильного визуального поиска Google (например, Google Lens). Он детализирует, как изображение с телефона анализируется несколькими специализированными движками (объекты, текст, лица). Критически важно, что система использует …
Яндекс патентует метод борьбы с накруткой поведенческих факторов (ПФ). Система строит граф посещений сайтов и ищет группы сайтов, которые посещаются одними и теми же пользователями, но не имеют естественной связи …
Анализ патента Google, описывающего систему кросс-языкового поиска (CLIR). Система определяет, стоит ли автоматически переводить запрос пользователя на другой язык для поиска более релевантных результатов. Ключевыми факторами являются наличие в запросе …
Google использует систему для мониторинга живых потоков данных (социальные сети, поисковые запросы) для обнаружения развивающихся событий. Для этих событий создаются временные «Event-Specific Provisional Knowledge Graphs», которые агрегируют информацию в реальном …
Google использует систему для сбора и обновления информации о точках интереса (POI), таких как локальный бизнес. Система принимает изображения (фотографии интерьера, визитки, вывески), извлекает из них текст с помощью OCR …
Google использует систему unsupervised learning для распознавания объектов внутри видео и изображений в масштабе. Система использует существующие метаданные (теги, описания) как исходные обучающие данные, а затем итеративно уточняет визуальные модели …
Google использует модель с двумя отдельными нейронными сетями (Two-Tower Model) для понимания семантической релевантности между запросами и контентом. Одна сеть обрабатывает запрос, другая — контент, преобразуя их в векторы (embeddings). …
Google использует механизм для динамического понимания акронимов в запросах. Система анализирует заголовки и сниппеты первичных результатов поиска, чтобы найти часто встречающиеся расшифровки акронима. Если найдена доминирующая расшифровка, запрос автоматически переписывается …
Google анализирует запросы на наличие названий брендов, новостных источников или других сущностей. Если название уникально (например, «MSNBC»), система может автоматически переписать запрос, чтобы ограничить поиск этой сущностью. Если название является …